了解什么是 LLM 幻觉、为何大型语言模型有时会捏造事实、真实示例、潜在风险,以及检测与减少幻觉的实用方法。

大型语言模型(LLM)是用海量文本训练的 AI 系统,能够生成和转换语言:回答问题、起草邮件、总结文档、写代码等等。它们如今被嵌入搜索引擎、办公工具、客户服务聊天、开发者工作流,甚至敏感领域的决策支持系统中。
随着这些模型成为日常工具的一部分,它们的可靠性不再是理论问题。当 LLM 给出听起来精确和权威但实际上错误的答案时,人们往往倾向于相信它——尤其是在它节省时间或确认了他们希望为真的信息时。
AI 社区通常把这些自信、具体但不正确的回答称为幻觉。这个术语强调两点:
这种错觉正是 LLM 幻觉危险的根源。比如在搜索结果中捏造引用、代码助手建议并不存在的 API、或医疗聊天机器人把虚构的剂量“作为事实”陈述,当用户据此行动时都会造成严重伤害。
LLM 被用于会让人们:
然而目前没有模型是完全准确或完全诚实的。即便是最先进的系统也会发生幻觉,有时是在很简单的问题上。这不是罕见的边缘情况,而是生成模型工作方式的根本行为。
理解这一限制——并围绕它设计提示、产品和政策——对于安全负责任地使用 LLM 而不对其言论过度信任至关重要。
LLM 幻觉是指那些流利而自信,但在事实上错误或完全捏造的输出。
更精确地说:当大型语言模型生成的内容未以现实或其应依赖的来源为依据,却将其呈现为真实时,就发生了幻觉。模型并不是以人类意义上的“撒谎”;它是在跟随数据中的模式,但仍会产生虚构的细节。
将幻觉与普通的不确定性或无知区分开有助于理解:
两者都源自相同的预测过程,但幻觉更危险,因为它们听起来值得信赖,却是错误的。
幻觉不限于纯文本解释,可能以多种形式出现,包括:
使幻觉尤为棘手的是,语言、格式和结构往往看起来与高质量的专家输出完全相同,除非经过仔细核验,否则很容易相信它们。
大型语言模型(LLM)不会“思考”或去检索事实。它们是基于模式的机器,被训练去以通常听起来合理的方式续写文本。
训练从大量文本开始:书籍、文章、代码、网站等。模型并没有接收“这是真的”或“这是错误的”之类的标签。
相反,它反复看到一些句子并隐藏其中一小部分,然后被要求猜测缺失的词。例如:
"Paris is the capital of ___"
模型调整其内部参数,使得它的猜测更接近训练文本中出现的真实词语。这个过程在不同上下文中发生数十亿次。随着时间推移,模型内化了语言和世界在文本中表达的统计规律。
从技术上讲,模型在给定对话中之前所有 tokens 的条件下预测下一个 token(可以是词的一部分、完整词或标点)。
每一步,它输出一个关于所有可能下一个 token 的概率分布:
解码算法随后从这个分布中采样或选择实际的下一个 token。重复此过程,token 一步步地组成完整句子和较长的答案。
关键目标是:匹配训练中看到的文本类型。默认情况下没有独立机制去核验事实、查询数据库或应用逻辑。
因此模型被优化为产生听起来合理的补全,而不是保证其所说内容正确、最新或可验证。如果训练数据中经常出现某种误解,模型也会重现该误解。
因为 LLM 在巨量数据上训练,它们极擅长捕捉一般模式:语法、常见推理模板、典型回答以及概念之间的关联。
但它们并不以精确、可检索的事实目录形式存储信息。它们的“知识”散布在内部权重中,呈统计趋势。这就是为什么它们能生成流利、上下文感知的文本,同时仍偶尔发明看似正确但实际上错误的细节。
幻觉不是随机故障;它们直接来源于大型语言模型的构建与训练方式。
模型学习自从网络抓取、书籍、代码等组成的庞大语料。这些数据有若干问题:
当模型遇到属于其弱数据区域的问题时,它仍必须预测文本,因此会生成流利的猜测。
基础训练目标是:
给定前文 token,预测在训练分布中最可能出现的下一个 token。
这会优化语言的可行性,而非事实准确性。如果训练数据中最可能的下一个句子是一个自信但错误的陈述,模型就会被“奖励”去生成它。
因此模型学会发出听起来正确且有支持的文本,即使其并无依据。
生成时的解码算法会影响幻觉发生率:
解码并不会增加知识;它只是重塑如何探索已有的概率分布。分布中的任何薄弱都会被激进的采样放大为幻觉。
现代模型通过如“来自人类反馈的强化学习(RLHF)”等技术进行微调。标注者奖励那些有帮助、安全、礼貌的回答。
这引入了新的压力:
对齐微调在很多方面大大提高了可用性和安全性,但它也可能无意中鼓励自信猜测。帮助性与校准不确定性之间的这种张力是幻觉的核心技术驱动因素之一。
LLM 的幻觉通常遵循可识别的模式。学会发现这些模式会让你更容易质疑输出并提出更好的后续问题。
最明显的失效模式是自信的捏造:
这类回答常常显得权威,因此如果用户未核实,危险尤甚。
LLM 常生成:
/research/ 或 /blog/ 路径),但指向无关或不存在的页面。模型是在匹配引用和链接通常的样式,而不是查询数据库或在线资源。
另一种模式是把多个来源混合在一起:
当训练数据包含许多相似故事或重叠主题时,这种情况常发生。
LLM 也会在如何或为什么某事发生上产生幻觉:
因为文本流利且内部一致,这类推理幻觉比简单的事实错误更难察觉。
更大、更好的模型确实会降低幻觉频率——但它们仍会发生,有时以更令人信服的方式出现。原因大多根植于 LLM 的工作原理。
模型规模、数据量与训练的扩展通常会提高基准性能、流利度与事实性。但核心目标仍旧是在给定前文时预测下一个 token,而不是核验证世界的真相。
因此更大的模型:
这些优势也会让自信但错误的答案听起来更有说服力。模型更擅长“听起来正确”,但并不擅长判断自己何时错误。
LLM 内化了诸如“维基百科的语气”或“一篇研究论文引用的样式”之类的统计规律。当被问到新颖或稍微偏离训练经验的问题时,它们常常:
这种过度泛化正是它们在起草和头脑风暴类任务中很有用的原因——但当现实与学习到的模式不符时,它也正是产生幻觉的驱动因素。
大多数基础模型校准不好:它们赋予答案的概率并不可靠地反映该答案是否真实。
模型可能因为某个续写在对话和风格上“很合适”而选择高概率的续写,而不是因为有强有力的证据。没有明确的机制去说“我不知道”或核查主张时,高度自信通常只是意味着“很符合模式”,而非“事实正确”。
模型在非常混杂的文本上训练。你的提示可能与模型实际“见过”的分布不同:
当提示偏离熟悉模式时,模型仍必须生成回答。缺乏精确匹配时,它会从最接近的模式即兴发挥。这种即兴往往显得流利,但可能完全是杜撰的。
总之,随着模型改进,幻觉并不会消失——它们会变得更少但更精致,因此更需要被发现和管理。
LLM 的“幻觉”是指听起来流利、自信但实际上事实错误或完全捏造的回答。
主要特征包括:
模型并不是有意“撒谎”——它只是遵循训练数据中的语言模式,有时会生成看起来合理但并无根据的细节。
幻觉直接来源于 LLM 的训练方式与使用方式:
这些因素共同导致模型倾向于自信地猜测,而这是一种内在行为,不是罕见的错误。
幻觉与普通错误或不确定性的区别在于表达方式:
两者都源于相同的预测过程,但幻觉更危险,因为它们听起来值得信赖,却并非正确。
当下列情境出现时,幻觉的危险性最大:
在这些领域,幻觉可能造成现实世界的伤害,包括错误决策或法律/合规后果。
你无法彻底杜绝幻觉,但可以减少风险:
开发者可以采用多种策略组合:
不能完全。RAG 显著降低许多幻觉类型,但并非万无一失。
RAG 的优点包括:
然而模型仍可能:
因此应将 RAG 与校验、监控及对用户明确说明系统限制结合使用。
在生产环境中检测幻觉通常要结合自动检查与人工复核:
没有单一方法能解决所有问题;分层评估通常效果最佳。
是的。更新更大的模型通常仍然会发生幻觉,尽管频率下降,但错误的表现往往更精致、更有说服力。
随着规模提升,模型:
因此,尽管改进降低了发生率,但并不能根本消除自信性捏造。
当错误可能造成严重损害时,应避免把 LLM 作为主要决策者。特别是在以下场景,不应仅依赖 LLM:
在这些领域,最多把 LLM 用于提出问题、生成初稿或列出选项,但最终决策必须由有资质的人士并基于经验证的数据来做出和复核。
这些措施不能完全消除幻觉,但能让其更少、更易被发现且危害更小。